2017年， 人工智能 范畴在算法、政策、资金等方面曾经呈现了三大打破，业界欢天喜地的情形很像1999年年底网络泡沫众多时的情形。瞻望 2018年 ，偌大的人工智能范畴，优秀项目不够、顶尖人才缺乏、场景落地缺乏等将成为横亘在人工智能范畴面前的三大 难题 。

资金很多，项目不够用了

以后的AI产业开展面临泡沫化的风险，次要表现在投资供给数量大而项目供应数量少，市场对创业项目寄予很高的希冀，而实践的产品体验欠佳，泡沫行将呈现。

腾讯研讨院发布的《中美两国人工智能产业开展片面解读》报告，剖析了引发行业泡沫的两个信号。一是资金多而项目缺。依据过往数据和2017年上半年的状况预测，2017年美国新增企业数量将跌到谷底，数量在25~30家之间。同时，美国的累计融资量继续疾速增长，最初将波动在1380亿~1500亿元之间。

2018年，中美两国AI企业数量增长都将有所恢复，但增长速度仍然陡峭。这段时期，创投圈将会发现，找到一个新的有潜力的项目越来越难，由于新增企业数量稀少，常常只能跟投一些项目。

到2020年，美国AI公司累计数量将会超越1200家，累计融资额将到达2000亿元。中国AI企业增势不阴暗。依据行业开展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年回暖，新增公司数量会下跌到30家以上，预期融资累计量将会到达900亿~1000亿元。

二是周期长而营收难。可以说人工智能希冀值被大大高估了。引领本轮AI热潮的深度学习，来源于上世纪80～90年代的神经网络研讨。在很多状况下，前沿研讨办法是由对已无方法的巨大改动和改良而来，而这些办法在几十年前就曾经被设计出来了。

2006年，深度学习算法取得了打破后，惹起市场热炒，但相关的AI技术和产品的成熟度依然无限，甚至被嘲笑为“人工智障”。许多项目和技术，要想取得消费者欢送，还需求等候相当长的工夫。

从投融资趋向来看，涌入人工智能范畴的资金仍然还会添加。据不完全统计，2017年中国人工智能范畴的投融资事情约353起，比2016年稍有回落。但投资金额激增，总融资金额近600亿元，在政府的鼓舞和行业并购中，2018年中国AI的投资额将会继续大幅添加。

同时，行业并购开端加剧。CBInsights提供的数据显示，自2011年以来，已有近140家人工智能初创公司被收买，而2017年的第一季度，海内就有34家人工智能初创公司被收买，为2016年同期的两倍。2018年，仍将延续这一趋向。在资金增长的同时，中国AI企业数量不会同幅增长。依据行业开展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年出现迟缓增长趋向，预期累计融资量将会到达900亿~1000亿元，而新增公司数量仅会下跌到30家左右。

资金多而项目缺，周期长而营收难，项目却一天比一天愈加昂贵，这种情形与1999年的第一次互联网泡沫时十分类似。

事情很多，人不够用了

算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度学习如今很抢手，目前的窘境是缺乏专家，一个博士生大约需求五年的培育工夫，但是五年前还没有博士生开端从事深度学习，这意味着如今该范畴的专家特别少，可以说弥足珍贵、极度稀缺。”这是三年前AI面临的窘境，至今仍然未失掉改善，甚至变得愈加严峻。

人工智能竞争的基本就是抢夺顶级人才。听说世界上深度学习范畴的顶尖人才不超越50人，因而科技巨头们纷繁经过收买初创公司来招徕人才。

作为国度将来的开展方向，AI技术关于经济开展、产业转型和科技提高起着至关重要的作用，而AI技术的研发、落地与推行离不开各范畴顶级人才的通力协作。在推进AI产业从衰亡进入疾速开展的历程中，AI顶级人才的领军作用尤为重要，他们是推进人工智能开展的关键要素。但是，中国人工智能范畴人才极为完善。

据腾讯研讨院发布的《2017全球人工智能人才白皮书》显示，目前我国约有20所大学的研讨实验室专注于人工智能，高校教员以及在读硕博生约7000人；产业界现存人员人数约为39000人，远不能满足我国市场百万级的AI人才需求量。

从产业开展来看，我国人工智能范畴人才散布严重失衡。人工智能产业由根底层（芯片/处置器、传感器等）、技术层（自然言语处置、计近一年来，国家加大了对于互联网金融的管理力度，各种管理政策不断出台，不少业内人士对于互联网金融都保持着谨慎看好的态度，但是安方丹却保持了乐观的态度，她认为，互联网金融行业在当前是“风口上的大象”，技术正是这股风的原动力。算机视觉与图像、机器学习/深度学习、智能 机器人 等）和使用层（语音辨认、人脸辨认）等组成，目前我国在产业层次人才下面临两个成绩。一是产业散布不均。中国AI产业的次要从业人员集中在使用层，根底层和技术层人才储藏单薄，尤其是处置器/芯片和AI技术平台上人才缺乏，会严重减弱中国在国际上的竞争力。

二是供求严重失衡，人才缺口很难在短期内失掉无效填补。过来三年中，我国希冀在AI范畴任务的求职者正以每年翻倍的速度迅猛增长，特别是偏根底层面的AI职位，如算法工程师，供给增幅到达150%以上。虽然增长如此高速，但是由于合格AI人才培育所需工夫和本钱远高于普通IT人才，人才缺口很难在短期内失掉无效填补。人才缺乏，是制约中国AI产业开展的次要要素。

近几年来，Google不时收买AI范畴公司最次要目的是“抢购”一批世界上一流的专家，在一个迅速生长的人工智能范畴外面，这些专家无一不是佼佼者。其他科技巨头也在相机而动。2018年，人才饥渴症不会失掉缓解。

场景很多，路不好走了

梳理一下2017全年的AI产业大事情可以发现，医疗、金融、 无人驾驶 等三大热点在吊足了大众胃口的同时，尚有疑问待解。

一是AI医疗的革新信号在哪里？

2017年的每个月中，都有VC流入AI+医疗范畴，国际一切医疗人工智能公司累计融资额已超越180亿元。

科技企业智能医疗的规划与使用已有雏形，IBMWaston已使用于临床诊断和医治，2016年就已进入中国在多家医院推行。阿里安康重点打造医学影像智能诊断平台；腾讯在2017年8月推出腾讯觅影，可辅佐医生对食管癌停止筛查。图玛深维2017年11月获投2亿元，正在把深度学习引入到计算机辅佐诊断零碎中；晶泰科技（XtalPi）近期也融资1500万美元，用于开发新一代的智能药物研发技术，以处理药物临床前研讨中的效率与成功率成绩。

遗憾的是，虽然政府亮起绿灯，企业投了人力、财力，但人工智能却并没有在医疗范畴推出迸发式使用。缘由在于人工智能需求少量共享数据，而医院和患者的数据好像孤岛。如何打破各方壁垒，在保证安康的同时又保证数据平安性？这将是推进智能医疗疾速开展中需求处理的成绩。

二是AI如何深层次地撬动金融？

与智能医疗一样面临数据成绩的还有金融范畴，少量的可信度较高的数据掌握在各大银行手中，AI怎样可以撬出这些数据以推进 金融科技 的创新，是创业者们绞尽脑汁考虑的课题。

以后，使用人脸辨认、指纹辨认技术作为验证客户身份、近程开户、刷脸领取的方案，曾经开展成熟，正在逐渐推行。

如何应用知识图谱发掘潜在客户和深挖客户潜在需求的技术也已较为成熟，而数据源的成绩亟待处理。

美国科技公司FutureAdvisor最早研制出“机器人理财参谋”。随后，此类机器人理财参谋迅速风行全球。

2017年智能投股曾被视为是下一个风口。但是，机器人炒股的后果是赔了。

三是智能汽车终究何时上市？

无人驾驶汽车被称为“四轮机器人”，但其开展何时会像智能手机普通人手一部、彻底推翻传统手机进而推进整个产业革新？这个成绩依然没有答案。

2017年，汽车行业内智能造车权力举措不时，其中一局部已陆续交出答卷，让产品承受市场的检验，而另一局部仍在“温室”中培育，等候后果。所以称之为“温室”，是由于各行各业都对其予以厚望，尤其是在投融资上，虽然投资事情数不多，但金额已达234亿元。

百度宣布开放阿波罗平台；阿里巴巴与上汽集团等传统车企展开协作；腾讯成功入股特斯拉成为第五大股东，领投入股的蔚来汽车的首款纯电动产品已正式上市。

工夫正在跟我们赛跑。2017年12月20日，一很多朋友说，共享纸巾机是一个广告机，但我们不是这样定义它，我们定义它是一个互联网跟物联网结合的终端机，从线下吸入流量，重新回到线上，以共享纸巾项目作为流量入口，打造全国物联网社交共享大平台。支百度Apollo无人车车队，在雄安新区测试开跑。2018年年终，北京顺义区无人驾驶试运营基地正式启动，成为北京出台国际首部自动驾驶新规以来，该市首个展开无人驾驶试运营的区域。2018年，哪辆无人汽车会上路？行业和消费者都在拭目以待。

回忆2000年互联网泡沫的幻灭，很多人仍然觉得不可思议。那时分的产业开展一日千里，软件使用、网络效劳ISP与网络内容ICP等均在迸发，常有一日不见如隔三秋的感慨。

2000年4月，纳斯达克指数一路狂飙突进到历史顶点，5400多点。但不幸泡沫决裂，资本市场崩盘。纳斯达克指数迅速滑落。寒冬继续了3年工夫，才渐渐回暖。

如今的AI产业正蓬勃开展，与互联网初期阶段何其类似。

产业带着耀眼的光环，肩负国度战略的重担，高度依赖资本市场渠道，言论高度爆炒，从业者无不都是“三高”社会精英。

但十全十美的是，上市的产品却体验欠佳，使用场景略显缺乏，鱼目混珠的项目时有呈现，泡沫的觉得越来越强。无论是政府还是企业，大家都应该对将来的风险加以防备。